我看到许多人使用子查询或其他窗口函数来执行此操作，但我经常以以下方式执行这种不带子查询的查询。它使用普通的标准SQL，因此它应该适用于任何品牌的RDBMS。

SELECT t1.*
FROM mytable t1
  LEFT OUTER JOIN mytable t2
    ON (t1.UserId = t2.UserId AND t1."Date" < t2."Date")
WHERE t2.UserId IS NULL;

换句话说:从t1中获取没有其他具有相同UserId和更大Date的行。

(我把标识符“Date”放在分隔符中，因为它是一个SQL保留字。)

如果是t1。Date = t2。“日期”，加倍出现。通常表有auto_inc(seq)键，例如id。 为避免加倍可采用以下方法:

SELECT t1.*
FROM mytable t1
  LEFT OUTER JOIN mytable t2
    ON t1.UserId = t2.UserId AND ((t1."Date" < t2."Date") 
         OR (t1."Date" = t2."Date" AND t1.id < t2.id))
WHERE t2.UserId IS NULL;

关于@Farhan的评论:

下面是更详细的解释:

外部连接尝试连接t1和t2。默认情况下，将返回t1的所有结果，如果t2中有匹配，也将返回。如果t2中t1的给定行没有匹配，那么查询仍然返回t1的行，并对t2的所有列使用NULL作为占位符。这就是外层连接的工作原理。

此查询中的技巧是设计联接的匹配条件，使t2必须匹配相同的用户id和更大的日期。它的意思是，如果t2中存在一个日期更大的行，那么t1中与它比较的行就不能是该userid的最大日期。但是如果没有匹配——也就是说，如果t2中不存在比t1中的行日期大的行——我们就知道t1中的行是给定userid中日期最大的行。

在这些情况下(当没有匹配时)，t2的列将为NULL——即使是连接条件中指定的列。这就是为什么我们用WHERE t2。UserId IS NULL，因为我们正在搜索没有为给定的UserId找到日期更大的行的情况。

SELECT a.* 
FROM user a INNER JOIN (SELECT userid,Max(date) AS date12 FROM user1 GROUP BY userid) b  
ON a.date=b.date12 AND a.userid=b.userid ORDER BY a.userid;

如果你在使用Postgres，你可以使用array_agg像

SELECT userid,MAX(adate),(array_agg(value ORDER BY adate DESC))[1] as value
FROM YOURTABLE
GROUP BY userid

我不熟悉甲骨文。这是我想到的

SELECT 
  userid,
  MAX(adate),
  SUBSTR(
    (LISTAGG(value, ',') WITHIN GROUP (ORDER BY adate DESC)),
    0,
    INSTR((LISTAGG(value, ',') WITHIN GROUP (ORDER BY adate DESC)), ',')-1
  ) as value 
FROM YOURTABLE
GROUP BY userid 

两个查询返回的结果都与接受的答案相同。看到SQLFiddles:

接受的答案 我对Postgres的解决方案 我对甲骨文的解决方案

以下查询可以工作:

SELECT user_id, value, date , row_number() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY date desc) AS rn
FROM table_name
WHERE rn= 1

我认为你应该对之前的查询进行修改:

SELECT UserId, Value FROM Users U1 WHERE 
Date = ( SELECT MAX(Date)    FROM Users where UserId = U1.UserId)

在PostgreSQL 8.4或更高版本中，你可以这样使用:

select user_id, user_value_1, user_value_2
  from (select user_id, user_value_1, user_value_2, row_number()
          over (partition by user_id order by user_date desc) 
        from users) as r
  where r.row_number=1